データプライバシー に関する最新の記事

Crepeは研究者がモバイル画面データを簡単に収集できるようにする。

TimeAutoDiffは、リアルな合成時系列データを作成するための新しいソリューションを提供してるよ。

この研究は、エージェントベースのモデリングにおける個々のデータの役割を調べてるよ。

Lomasは、プライバシーを損なうことなく、研究のために公共データへの安全なアクセスを可能にします。

この方法は文書の著者を特定する透明性を高める。

バランスの取れたトレーニングデータセットを使って、顔認識のバイアスに対処する。

AUTOPRIVは、技術的なスキルがないユーザーのためにデータプライバシーを簡単にしてくれるよ。

新しい方法が言語モデルを活用してスマートホームでのアクティビティ認識を向上させてるよ。

データプライバシーを考慮したCFEs生成の柔軟なアプローチ。

暗号の役割について学んで、情報を守ったりプライバシーを保護したりする方法を知ろう。

新しい方法が医療画像モデルの記憶力と適応性を向上させる。

FedBiOTは、大規模言語モデルを改善しつつ、データをプライベートに保ち、リソースの使用を抑えるんだ。

差分プライバシーを使ったモデルのトレーニングでパフォーマンスを向上させるテクニック。

QFHEは、プライバシーとセキュリティを強化するために、暗号化されたデータで計算を行えるようにする。

この記事では、機械学習システムにおける個人データを保護する方法を紹介するよ。

連合学習がデータセキュリティを追求しながらプライバシーの脅威にどう立ち向かうか。

新しい方法がLLMのパーソナライズを強化して、ユーザーのエンゲージメントを向上させる。

新しい方法が、位置情報データ共有からの深刻なプライバシーの脅威を明らかにしてるよ。

新しい方法がモデルの性能を保ちながら効率的なデータ消去を約束してるよ。

新しい方法で、言語モデルのプライベートデータを安全に保つことができるよ。

不正アクセスから3Dポイントクラウドデータを守るためにFC-EMを導入。

AIモデルにおけるアンラーニングの課題と影響を調べる。

フェデレーテッド強化学習におけるFedQ-Advantageアルゴリズムの紹介。

FedMapは、データプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの効率を向上させる。

新しい方法が、共同作業のシナリオでプライバシーを守るために合成データを生成する。

ローカル差分プライバシーは、安全にデータを共有しつつ、個々のユーザー情報を守ることができるんだ。

データプライバシーを守りつつ、洞察に満ちた分析を維持するための新しい箱ひげ図のアプローチがあるんだ。

音声分析とプライバシー保護を組み合わせた新しいアプローチで、認知症を検出するんだって。

患者のプライバシーを守りながら医療アルゴリズムの共同トレーニング。

プライバシー技術と言語モデルのバイアスの関係を調べる。

AAggFFは、連合学習における公平なモデルパフォーマンスのための適応戦略を紹介してるよ。

新しい方法は、言語データのコロケーションを使ってプライバシーと一貫性を向上させる。

プライバシーを守りつつ意味を保つテキストの書き換え新メソッド。

コードポイズニングは、敏感なデータに対するメンバーシップ推測攻撃のリスクを高める。

研究によると、Llama 3モデルから安全機能が簡単に削除できることがわかったよ。

新しい技術が共同ゲノム研究を改善しつつ、データのプライバシーも守る。

新しい方法が、分散型システムでのエネルギー使用を減らしつつ、学習成果を向上させる。

QUEENは、ディープラーニングにおけるモデル抽出攻撃に対してリアルタイムで保護を提供します。

スマホ上でユーザーデータを守りながら、大型言語モデルを微調整する。

分散型環境での効率的なデータ取得の新しい方法。